Visualización de datos espaciales

Author

Tatiana Proboste

🧭 Qué Vamos a Aprender

En esta sesión de visualización de datos espaciales, exploraremos datos espaciales y aprenderemos a visualizar y modificarlos. El objetivo es que adquieras las herramientas necesarias para:

🗂️ Organiza Tus Datos

Antes de comenzar a trabajar en R, una buena práctica es crear una nueva carpeta con el nombre de nuestro proyecto: visualizacion_espacial

Dentro de esta carpeta, se recomienda crear tres subcarpetas:

  • raw_data – para los datos originales

  • outputs – para los resultados, gráficos o mapas

  • scripts – para guardar nuestros códigos en R

📦 Cargar Librerías

  • sf : significa Simple Features, y es fundamental para trabajar con datos espaciales vectoriales (Pebesma and Bivand 2023)

  • tmap: es un paquete especializado en la visualización de mapas de forma flexible (Tennekes 2018)

  • geodata: es un paquete que permite descargar datos climáticos y ambientales de WorldClim directamente en R. Los datos están disponibles para diferentes variables climáticas, como temperatura, precipitación, etc., y se pueden descargar en distintas resoluciones y períodos de tiempo. (Hijmans et al. 2024)

  • terra: es un paquete para trabajar con datos espaciales raster. (Hijmans 2025)

library(tidyverse) # cleaning, wrangling 
library(adehabitatHR)

Introducción

En esta sesión, exploraremos las funciones y paquetes básicos necesarios para visualizar datos geoespaciales utilizando información sobre casos de influenza aviar en Chile (includos en la carpeta Day 2 > raw_data> ‘data’.

Los datos se encuentran en un archivo CSV que contiene información de latitud y longitud. Primero, debemos acceder a los datos y filtrar la información que no necesitamos.

Una vez hecho esto, podremos mapear los puntos donde están ubicados los casos por especie, utilizando un shapefile con los límites geográficos de Chile.

1. Datos de libre acceso.

El paquete chilemapas proporciona mapas vectoriales de las divisiones político-administrativas de Chile listos para usar en R. Incluye capas de comunas, provincias y regiones.

Este paquete provee directamente objetos de tipo sf (simple features) con la geometría de cada comuna. Trae además tablas con códigos y nombres territoriales para realizar uniones. Por ejemplo, luego de cargar chilemapas, se puede acceder al sf de comunas con mapa_comunas y graficarlo o manipularlo con funciones de ggplot2 o sf. Para obtener agregados por provincia o región, el paquete ofrece funciones como generar_provincias() o generar_regiones() que combinan las comunas por código territorial. En resumen, chilemapas entrega “mapas terrestres con topologías simplificadas” de Chile listos para usarse fácilmente en visualizaciones y análisis.

library(chilemapas)
library(sf)

print(mapa_comunas)
print(codigos_territoriales)

# Convertir explícitamente a sf (por si perdió el atributo)
comunas <- st_as_sf(mapa_comunas) %>% 
  left_join(codigos_territoriales) 

library(ggplot2)
ggplot(comunas) +
  geom_sf(fill = "lightgreen", color = "gray") +
  labs(title = "Mapa de Chile por comunas") +
  theme_minimal()

Podemos dejar fuera la Isla de Pascua (Rapanui) para visualizar mejor el mapa continental.

comunas <-  comunas %>% filter(nombre_comuna!= "Isla de Pascua")

ggplot(comunas) +
  geom_sf(fill = "lightgreen", color = "gray") +
  labs(title = "Mapa de Chile por comunas") +
  theme_minimal()
# Guardar como archivo rds, que es un formato de R
saveRDS(comunas, file = "comunas.rds")

Datos de variables climaticas

Vamos a usar var = “tavg”, que se refiere a la temperatura promedio. Para ver más opciones de este paquete, podemos usar la función ?geodata.

2. Cargar los datos de influenza aviar.

library(readr)

data <- read_csv("./Raw_data/data.csv",
                 locale = locale(encoding = "ISO-8859-1")) # significa que el archivo CSV contiene caracteres especiales (como acentos o símbolos) que no están codificados correctamente para R. Esto suele pasar cuando: El archivo tiene codificación UTF-8 (o ISO-8859-1) pero R lo intenta leer con otra. Hay símbolos no reconocidos, como ñ, tildes (á, é…), comillas raras, etc.

Limpiar datos

janitor es un paquete para limpiar bases de datos. Lo usaremos para limpiar los nombres de las columnas.

stringi es un paquete para limpiar valores de texto: quitar tildes y pasar a minúsculas.

library(janitor)

data <- clean_names(data) 

library(stringi)

data <- data %>%
  mutate(across(where(is.character), ~ stri_trans_general(., "Latin-ASCII"))) %>%
  mutate(across(where(is.character), ~ str_to_lower(.)))

comunas<- comunas %>%
  mutate(across(where(is.character), ~ stri_trans_general(., "Latin-ASCII"))) %>%
  mutate(across(where(is.character), ~ str_to_lower(.)))

3. Visualizacion de datos

3.1 Puntos

Primero, vamos a usar un plot simple para ver como se distribuyen los puntos en el espacio.

Puntos: usando ggplot

ggplot(data, aes(x=longitude, y=latitude, color=especie))+ 
  geom_point()+  
  theme_bw()

También podemos hacer una visualización interactiva usando plotly, un paquete que permite explorar información individual de cada punto.

library(plotly)
ggplotly(
  ggplot(data, aes(x=longitude, y=latitude, color= especie))+ 
  geom_point()+  
  theme_bw() 
)

Puntos: usando tmap (paquete para crear mapas)

Si intentamos usar los datos de los casos de influenza aviar con tmap, no va a funcionar directamente. Necesitamos transformar nuestra base de datos en un base de datos espacial usando la función st_as_sf() del paquete sf.

data_sp <-  st_as_sf(data, coords = c('longitude', 'latitude'), crs = 4326) # WGS 84

Antes de comenzar a mapear, necesitamos revisar el Sistema de Referencia de Coordenadas (CRS) del data frame espacial. El CRS define cómo los elementos espaciales de los datos se relacionan con la superficie de la Tierra.

Revisemos qué CRS tenemos con la función st_crs()
Y si queremos transformar el CRS, usamos la función st_transform().

st_crs(data_sp) #EPSG:4326
st_transform(data_sp, 4283) #GDA94

Visualización Interactiva con tmap_mode("view")

tmap permite dos modos de visualización:

  • "plot": modo estático (ideal para informes impresos o PDF)

  • "view": modo interactivo (permite explorar el mapa como en una aplicación web)

En este caso, activamos el modo interactivo con tmap_mode("view"), lo que nos permite:

  • Mover el mapa

  • Hacer zoom

  • Ver información de los puntos

Luego, usamos tm_shape() para cargar el objeto espacial y tm_dots() para visualizar los puntos.

Una vez terminado, podemos volvemos al modo estático con tmap_mode("plot").

library(tmap)
tmap_mode('view')  # use 'plot' to turn off the interactive view
ℹ tmap mode set to "view".
tm_shape(data_sp)+  
  tm_dots()

Ahora agregemos color por especie

tm_shape(data_sp) +
  tm_dots(fill = "especie") +
  tm_scale(values = "Set2")  # define la paleta aquí

Podemos mejorar el mapa y agregar una escala y compás

tmap_mode("plot")  # Asegúrate de estar en modo estático
ℹ tmap mode set to "plot".
mi_mapa <- tm_shape(comunas) + 
  tm_polygons(col = "grey10", fill_alpha = 0.1) +

  tm_shape(data_sp) +
  tm_dots(fill = "especie") +

  tm_scale(values = "Set2") +  # paleta de colores

  tm_layout(
    legend.outside = TRUE,               # ACTIVAR que la leyenda esté fuera
    legend.outside.position = "right",   # derecha del mapa
    legend.title.size = 1.0,
    legend.text.size = 0.8,
    frame = FALSE                        # opcional: quita el marco del mapa
  ) +

  tm_compass(position = c("left", "bottom")) +
  tm_grid(lines = FALSE) +
  tm_scalebar(text.size = 0.4, position = c("left", "bottom"))

mi_mapa
Scale bar set for latitude km and will be different at the top and bottom of the map.

Para guardar el mapa, podemos usar el siguiente código:

tmap_save(tm = mi_mapa, filename = "mapa_chile.png", width = 10, height = 7)

3.2 Polígonos

Ahora vamos a usar el shapefile de comunas y vamos a contar el número de muestras tomadas por comuna.

casos_por_comuna <- data %>% group_by(especie, comuna) %>% 
  summarise(total_muestras = sum(n_animal_muestreado))
  
casos_por_comuna_sp <- comunas %>% 
  left_join(casos_por_comuna, by = c("nombre_comuna" = "comuna"))

Podemos crear un mapa interactivo tipo coroplético con tmap. Para ello, vamos a filtrar solo las muestras de aves piquero, para simplificar el ejemplo.

piqueros <- casos_por_comuna_sp %>% filter(especie == "piquero")

tmap_mode("view")
ℹ tmap mode set to "view".
tm_shape(piqueros) +
  tm_fill('total_muestras') +
tm_shape(data_sp) +
  tm_dots(fill = "especie") +
  tm_scale(values = "Set2")  # define la paleta de colores aquí

3.3 Raster

Usaremos los datos de temperatura que descargamos en el paso ‘datos de libre acceso’.

Como ahora vamos a trabajar con un raster, tenemos que usar el paquete terra.

library(terra)

tmin_chile <- mask(chile_tavg, comunas)
 tm_shape(tmin_chile$CHL_wc2.1_30s_tavg_1)+
   tm_raster()
SpatRaster object downsampled to 2975 by 3362 cells.
[scale] tm_raster:() the data variable assigned to 'col' contains positive and negative values, so midpoint is set to 0. Set 'midpoint = NA' in 'fill.scale = tm_scale_intervals(<HERE>)' to use all visual values (e.g. colors)

4. Estimación de densidad por Kernel

En este ejercicio, vamos a realizar un análisis de densidad de kernel (KDE) para visualizar la distribución espacial de casos de influenza aviar. Utilizaremos datos de puntos (data_sp) que representan ubicaciones de casos, y un shapefile con los límites comunales para superponer la información.

library(adehabitatHR)
library(terra)

spd <- as_Spatial(data_sp) # Convertir a objeto espacial
  
# Calcular el KDE usando el paquete adehabitatHR
kde.output <- kernelUD(spd, h="href", grid = 1000)
Warning in kernelUD(spd, h = "href", grid = 1000): xy should contain only one column (the id of the animals)
id ignored
kde <- rast(kde.output)  # convertir a raster

#  si las comunas son un objeto sf:
comunas <- vect(comunas)  # convertir a SpatVector

# cortar el raster a la extensión de las comunas
kde_clipped <- mask(kde, comunas)
Warning: [mask] CRS do not match
# Plot con tmap
tm_shape(kde_clipped) +
  tm_raster("ud")

Usamos tmap para visualizar el resultado, mostrando la densidad de casos junto con los límites comunales.

tm_shape(kde_clipped) +
  tm_raster(style = "cont", palette = "viridis", title = "Case Density") +
  tm_shape(comunas) +
  tm_borders(col = "black") +
  tm_layout(main.title = "Kernel Density of Avian Influenza Cases",
            legend.outside = TRUE)
── tmap v3 code detected ───────────────────────────────────────────────────────
[v3->v4] `tm_raster()`: instead of `style = "cont"`, use col.scale =
`tm_scale_continuous()`.
ℹ Migrate the argument(s) 'palette' (rename to 'values') to
  'tm_scale_continuous(<HERE>)'
[v3->v4] `tm_raster()`: migrate the argument(s) related to the legend of the
visual variable `col` namely 'title' to 'col.legend = tm_legend(<HERE>)'
[v3->v4] `tm_layout()`: use `tm_title()` instead of `tm_layout(main.title = )`

Conclusión: El mapa resultante permite identificar las áreas con mayor concentración de casos, lo cual puede ser útil para priorizar esfuerzos de vigilancia o intervención. La técnica KDE es una herramienta para entender patrones espaciales a partir de datos puntuales.

5. Análisis extras

Juntar dos bases de datos, ‘comunas’, que es u poligono espacial, y la base de datos bajada de INE con la information de aves del censo.

Descripción de variables:

aves <- read_csv("Raw_data/INE_seccion_10_aves.csv")

library(janitor)
aves <- clean_names(aves) # limpia los nombres de las columnas

# Limpiar valores de texto: quitar acentos y pasar a minúsculas
aves <- aves %>%
  mutate(across(where(is.character), ~ stri_trans_general(., "Latin-ASCII"))) %>%
  mutate(across(where(is.character), ~ str_to_lower(.)))

Esta tabla se encuentra en este link.

Podemos calcular cuántas aves tenemos por comuna (para este ejemplo solo usaremos los datos de “GA185”

aves_comuna <- aves %>% 
  group_by(region) %>% # agrupa por region
  summarise(total_aves = sum(ga185, na.rm = TRUE)) %>% # sumamos todos los datos por region
  mutate(region = str_replace_all(region, "de ", "") %>%  
           str_trim()) %>% 
  mutate(region = str_replace_all(region, "del ", "") %>% 
           str_trim())

Agregemos estos datos a nuestros datos de casos de influenza aviar.

Este paso solo funcionará si todos los nombres en las dos bases de datos que estamos intentando unir coinciden exactamente. En la base de datos original (bajada del SAG), los nombres de las regiones fueron modificados para que coincidieran con los del censo de aves bajado del INA.

# 
 full_data <- st_as_sf(comunas) %>% 
  left_join(aves_comuna, by = c("nombre_region" = "region")) 
head(full_data)
Simple feature collection with 6 features and 7 fields
Geometry type: POLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -70.28665 ymin: -21.63061 xmax: -68.40454 ymax: -18.9369
Geodetic CRS:  SIRGAS 2000
  codigo_comuna codigo_provincia codigo_region nombre_comuna nombre_provincia
1         01401              014            01  pozo almonte        tamarugal
2         01403              014            01      colchane        tamarugal
3         01405              014            01          pica        tamarugal
4         01402              014            01        camina        tamarugal
5         01404              014            01         huara        tamarugal
6         01107              011            01 alto hospicio          iquique
  nombre_region total_aves                       geometry
1      tarapaca     158905 POLYGON ((-68.86081 -21.285...
2      tarapaca     158905 POLYGON ((-68.65113 -19.771...
3      tarapaca     158905 POLYGON ((-68.65113 -19.771...
4      tarapaca     158905 POLYGON ((-69.31789 -19.136...
5      tarapaca     158905 POLYGON ((-69.39615 -19.061...
6      tarapaca     158905 POLYGON ((-70.1095 -20.3513...

Referencias

sf Package Documentation

Introduction to mapping in R

Plotting simple features

tmap: get started!

Spatial Statistics for Data Science

Otros softwares para análisis espaciales

Para el análisis de clústeres, se puede utilizar SaTScan.
Para la detección de hotspots, se puede emplear GeoDa.

References

Hijmans, Robert J. 2025. “Terra: Spatial Data Analysis.” https://CRAN.R-project.org/package=terra.
Hijmans, Robert J., Márcia Barbosa, Aniruddha Ghosh, and Alex Mandel. 2024. “Geodata: Download Geographic Data.” https://CRAN.R-project.org/package=geodata.
Pebesma, Edzer, and Roger Bivand. 2023. “Spatial Data Science: With Applications in r.” https://doi.org/10.1201/9780429459016.
Tennekes, Martijn. 2018. “Tmap: Thematic Maps in r” 84. https://doi.org/10.18637/jss.v084.i06.